کنترل ردیابی شبکه ی عصبی موجک تطبیقی یک ربات تک لینک با ورودی لقی

در این مقاله یک کنترل کننده ردیابی مبتنی بر شبکه عصبی ویولت تطبیقی, برای حل مشکل پایداری و کنترل کلاسی از سیستمهای غیرخطی نامعین زمان-گسسته مورد بررسی قرار گرفته است. سیستم مورد مطالعه به فرم پسخورد اکید بوده و شامل غیرخطی لقی و اغتشاش خارجی می باشد و غیرخطی لقی به شکل نامتقارن در نظر گرفته شده است. این سیستمها حالت کلی تری نسبت به سیستمهای مورد مطالعه پیشین دارد و برای غلبه بر پیچیدگی پایداری آن, با استفاده از توابع پیش بین, به یک سیستم پیش بینی کننده n گام پیش رو تبدیل شده است. در اینجا از شبکه ی عصبی موجک برای تقریب توابع ناشناخته در سیستم های تبدیل شده استفاده می شود. قوانین تطبیق بر اساس قاعده ی گرادیان نزولی, برای بروزرسانی وزنهای شبکه عصبی موجک و جبران اثر پارامترهای نامعلوم لقی طراحی می شود. بر اساس تئوری لیاپانوف نشان داده می شود که همه ی سیگنالها در سیستم حلقه بسته کراندار بوده و خطای ردیابی به همسایگی کوچکی از صفر همگرا می شود. روش ارائه شده در این مقاله, بر روی یک سیستم روبات با یک بازوی مکانیکی متحرک شبیه سازی شده است و در پایان, به منظور اعتبارسنجی, نتایج روش پیشنهادی با نتایج اعمال دو کنترل کننده PID و مد لغزشی, مورد مقایسه قرار گرفته است.